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Cursos de IA generativa

659 Cursos

California Institute of Technology Southern New Hampshire University

From Data to Decisions: Getting Started with AI

Embárcate en tu viaje con la IA y transforma los datos de tu organización en conocimientos accionables con el curso de la Universidad del Sur de New Hampshire, "De Datos a Decisiones: Introducción a la IA," disponible en Coursera. Este curso está diseñado para personas ansiosas por trabajar con datos organizacionales pero que no saben por dónde.
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Generative BI with Amazon Q in Quicksight - Getting Started (Traditional Chinese)

Amazon Q en QuickSight integra los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) de Amazon Bedrock con las características de inteligencia artificial de Amazon QuickSight, introduciendo nuevas capacidades de Inteligencia de Negocios (BI). En este curso, aprenderás los conceptos técnicos y ventajas de usar Amazon Q en QuickSight. Descubrirás la arq.
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BI generativa com o Amazon Q no Quicksight: introdução (Português) | Generative BI with Amazon Q in Quicksight - Getting Started (Portuguese)

El Amazon Q en QuickSight trae un conjunto innovador de recursos de inteligencia empresarial (BI) al integrar grandes modelos de lenguaje (LLMs) de Amazon Bedrock con las capacidades de Amazon QuickSight. Durante este curso, explorarás conceptos técnicos y entenderás los beneficios de utilizar Amazon Q en QuickSight. Descubre la arquitectura y los.
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Amazon Q Introduction (Traditional Chinese)

Este curso ofrece una visión general de alto nivel de Amazon Q, un asistente apoyado por inteligencia artificial generativa (IA). Aprenderá a conectar Amazon Q a la información, el código y los sistemas de la empresa, junto con los casos de uso y beneficios asociados. También puede encontrar información adicional para avanzar en su viaje de apre.
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Amazon Q Introduction (Simplified Chinese)

Este curso ofrece una visión general de Amazon Q, un asistente basado en inteligencia artificial generativa (IA). Aprenderá sobre los casos de uso y los beneficios de asociar Amazon Q con la información, el código y los sistemas de su empresa. También podrá encontrar información adicional sobre los casos de uso que le interesen para avanzar en su.
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Optimizing Foundation Models (Traditional Chinese)

En este curso, explorará dos técnicas para mejorar el rendimiento de los modelos fundamentales (FM): la generación aumentada por recuperación (RAG) y el afinado. Aprenderá sobre los servicios de Amazon Web Services (AWS) que ayudan a almacenar incrustaciones en bases de datos vectoriales, el papel de los servicios al cliente en tareas de múltipl.
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AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Korean)

En este curso introductorio del plan de estudios de AWS ML Engineer Associate, se revisan los conceptos básicos relacionados con el aprendizaje automático (ML) y se examinan los avances en ML e IA. Se identifican los objetivos empresariales, se formulan problemas de ML y se aprende sobre Amazon SageMaker. Nivel del curso: Avanzado Duració.
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AWS Flash - Generative AI in Action: Real-World Use Cases (Indonesian)

Este curso ofrece una visión general sobre los casos de uso de la IA generativa y el valor empresarial que proporciona. Incluye aplicaciones del mundo real para IA generativa en todas las industrias principales y estudios de caso. Nivel del curso: Básico Duración: 75 minutos Nota: Este curso tiene transcripción/subtítulos locales. La nar.
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The History and Relevance of the Rise of Generative AI

La Historia y Relevancia del Auge de la IA Generativa Sumérjase en el fascinante viaje de la inteligencia artificial, desde sus inicios teóricos hasta los poderosos modelos generativos de hoy en día. Este curso ofrece una perspectiva única sobre cómo la IA ha transformado a lo largo de décadas, destacando los desarrollos cruciales en el aprendizaj.
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AWS Flash - Introduction to Responsible AI (Simplified Chinese)

Este curso ofrece una visión general de lo que es la IA responsable y su importancia en el contexto de la inteligencia artificial generativa. La IA responsable se refiere al desarrollo, despliegue y uso de IA de manera ética, transparente, justa y responsable. Este curso abarca las dimensiones clave de la IA responsable y las mejores prácticas.
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Un curso de IA generativa es un campo de rápido crecimiento en el aprendizaje automático que puede crear contenido nuevo, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder a sus preguntas de manera informativa. Tiene un gran potencial para revolucionar la forma en que creamos y usamos los productos.

Un curso de IA generativa se refiere a cualquier modelo de inteligencia artificial que genera nuevos datos, información o documentos.

Por ejemplo, muchas empresas graban sus reuniones, tanto en vivo como virtuales. Aquí hay algunas formas en que la IA generativa podría transformar estas grabaciones:

Y esto es solo una pequeña parte de todos los procesos.

Ejemplos de Modelos de IA Generativa

Hay una serie de productos utilizando cursos de IA generativa ya disponibles en el mercado, te daremos algunos ejemplos a continuación. El principio subyacente de los cursos de IA generativa en la AI Eeducation varía dependiendo del modelo o algoritmo específico utilizado, pero algunos enfoques comunes incluyen:

  1. Los Autoencoders Variacionales (VAEs) son un tipo de modelo generativo que aprende a codificar datos de entrada en un espacio latente y luego a decodificarlo de nuevo en los datos originales. La parte "variacional" del nombre se refiere a la naturaleza probabilística del espacio latente, lo que permite al modelo generar una variedad de salidas.

  2. Redes Generativas Antagónicas (GAN): Las GAN constan de dos redes neuronales, un generador y un discriminador, que son entrenados simultáneamente a través del aprendizaje antagónico. El generador crea nuevos datos, y el discriminador evalúa qué tan bien los datos generados coinciden con los datos reales. La competencia entre las dos redes provoca que el generador mejore con el tiempo en la producción de salidas realistas.

  3. Redes Neuronales Recurrentes (RNR) y Memoria a Largo Plazo (LSTM): Estos tipos de redes neuronales a menudo se utilizan para generar secuencias como texto o música. Las RNR y LSTM tienen memoria que les permite procesar una serie de eventos en el tiempo, lo que las hace adecuadas para tareas donde el orden de los elementos es importante.

  4. Modelos Transformers: Los modelos Transformers, especialmente aquellos con mecanismos de atención, tienen mucho éxito en varias tareas generativas. Pueden recordar dependencias y relaciones a largo plazo en los datos, lo que los hace efectivos para tareas como la traducción de idiomas y la generación de texto.

  5. Autoencoders: Los Autoencoders constan de un codificador y un decodificador, y están entrenados para reconstruir los datos de entrada. Aunque se utilizan principalmente para aprender a representar y comprimir datos, variaciones como los autoencoders de eliminación de ruido (p. ej., en imágenes) pueden utilizarse para tareas generativas.

Un curso de IA generativa implica alimentar a un modelo con un gran conjunto de datos y optimizar sus parámetros para minimizar la diferencia entre la salida generada y la información real. ¡La capacidad de un modelo para producir contenido realista y rico depende de la complejidad de su arquitectura, la calidad y cantidad de datos de entrenamiento, y las técnicas de optimización utilizadas durante el entrenamiento!